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第四范式CEO戴文渊:AI将在降低落地门槛后迎来爆发

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  来莎莎

  AlphaGo的出现让人工智能又迎来一波热潮。但与此前侧重AI技术相比,这两年投资人、AI企业都越来越多地关注AI应用和落地情况。

  若想推动AI的普及,降低企业应用门槛是重中之重。在世界人工智能大会期间,人工智能技术与服务商第四范式创始人兼CEO戴文渊在接受第一财经等记者采访时指出,能够引领AI发展的顶级人才,全球尚不足千人,AI的应用门槛需要降低到普通开发者甚至是业务人员也能做的程度,才能够真正爆发。“AI的门槛太高。要做AI得请一个科学家,但科学家一定是小众的,不是大众的。”

  与语音、图像等感知类技术不同,企业若想在市场营销、供应链管理、风险控制、服务运营等高价值决策类场景下应用AI,面临更大挑战。

  为解决门槛问题,AutoML(自动化机器学习)技术应运而生,利用AI技术自动生成AI应用。其核心在于将企业的数据自动变为模型,大幅降低了AI应用门槛,使业务专家升级为AI应用者,解决AI人才短缺且无法规模化应用的问题。同时,基于自动特征工程,使模型维度较以往进一步提升,也有望实现更优的效果。目前,除了谷歌、微软、百度等巨头,国内初创企业第四范式、智铀科技等也纷纷在该领域发力。

  在世界人工智能大会期间,第四范式发布了自动机器学习平台――AIProphetAutoML与计算机视觉平台――AIProphetAutoCV。戴文渊告诉记者,第四范式最核心的业务是给企业搭建一个AI的核心系统,让企业自主地产生针对自己的应用,产生自己的AI能力。“降低人工智能落地的门槛,怎么能够让一个人不需要去理解什么叫深度学习、大数据,只需要去知道我要做什么,以及我怎么去教计算机去学习的一个过程。”

  人才短缺是AI发展的一大障碍,戴文渊称,要让更多的开发者去参与到人工智能的应用开发。一旦应用爆发,就不会再有人担心泡沫破裂问题。他称,今年有一个非常重要的一个目标,是为业界培养1000个AI的开发者。

  除了人才短缺问题,要将AI与业务结合对AI科学家来说也非常难,效率低。戴文渊告诉记者,科学和业务本身就对于人的需求不同。“让一个AI科学家花很长时间变成一个业务专家,或者要让一个业务专家花很长时间变成一个AI科学家效率太低。既能做好科学,又能做好业务的人就很少,再加上大数据又要求他做好工程,同时兼具这三种能力的人,非常非常少。”

  此前,智铀科技创始人兼CEO夏粉也曾表示,AutoML把中间重复的、繁杂的调参过程去除,可以去除对科学家和人力成本的过度依赖。

  戴文渊认为,互联网公司改变了中国企业的前台,让前台工作者越来越多由人转变为机器;AI改变的是中国的策略制定环节,这一过程将改变未来企业的管理学。

  在中美AI竞争方面,中国的优势在于数据和应用落地方面,但基础研究与美国仍存在一些差距。戴文渊认为,早些年中国做基础研究站不住脚,现在则到了做基础研究的阶段。“早期因为没有足够应用,做得东西没有办法去落地。现在因为移动互联网,这一波中国应用已经站在世界前列了。这些世界级的应用,各有各的痛点,如果做一个基础平台能解决他们的痛点,其实就非常有生命力了。”

  他预期,今后三五年内,AI可以在中国各行各业爆发。

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